Normalizador de Datos | Herramienta online gratis | Elysia Tools

Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría: Data Processing
Tipos de entrada: textarea, select, checkbox
Tipo de salida: text
Cobertura de ejemplos: 4
API disponible: Sí

Resumen

El Normalizador de Datos es una herramienta diseñada para depurar, estructurar y transformar datos crudos entre formatos como CSV, JSON, XML, TSV y SSV, aplicando reglas de limpieza programática sobre espacios, comillas y encabezados.

Cuándo usarlo

Al transformar conjuntos de datos entre formatos incompatibles como CSV, JSON, XML, TSV o SSV.
Al depurar archivos con espacios en blanco sobrantes, saltos de línea irregulares o filas vacías.
Al preparar registros tabulares para bases de datos mediante la estandarización de encabezados y detección de tipos.

Cómo funciona

1Pega los datos desordenados en el área de texto y selecciona el formato de entrada o usa la detección automática.
2Elige el formato de salida deseado entre CSV, JSON, XML, TSV o SSV.
3Activa las opciones de normalización necesarias, como recortar espacios, estandarizar comillas o eliminar filas vacías.
4Genera y copia los datos limpios y formateados listos para su uso.

Casos de uso

Conversión de exportaciones CSV mal formateadas a objetos JSON limpios para APIs.
Estandarización de tablas TSV o SSV eliminando filas vacías y espacios antes de migraciones a bases de datos.
Transformación y depuración de estructuras XML a archivos CSV para hojas de cálculo.

Ejemplos

1. Conversión y limpieza de CSV a JSON

Desarrollador backend

Contexto

Recibe un archivo CSV de usuarios con espacios innecesarios en los nombres y filas en blanco intermedias.

Problema

El parser del backend falla al procesar filas vacías y cadenas con espacios circundantes.

Cómo usarlo

Pega el texto CSV, selecciona JSON como formato de salida y marca 'Eliminar filas vacías' y 'Recortar espacios en blanco'.

inputFormat: csv, outputFormat: json, normalizationOptions: [removeEmptyRows, trimWhitespace, standardizeQuotes]

Resultado

Obtiene un arreglo JSON válido sin registros vacíos y con campos de texto normalizados.

2. Estandarización de catálogo delimitado por punto y coma

Analista de datos

Contexto

Un proveedor entrega un catálogo en formato SSV con comillas dispares y encabezados duplicados.

Problema

La herramienta de BI rechaza el archivo por inconsistencia en los delimitadores y títulos de columnas.

Cómo usarlo

Ingresa el texto SSV, elige CSV como formato de salida y activa la estandarización de comillas y encabezados.

Preguntas frecuentes

¿Qué formatos de entrada y salida admite?

Admite CSV, JSON, XML, TSV y SSV tanto para la importación como para la exportación.

¿Cómo funciona la detección automática de formato?

Analiza la sintaxis del texto ingresado para identificar si corresponde a JSON, XML o texto delimitado.

¿Qué operaciones de limpieza se pueden aplicar?

Permite recortar espacios, eliminar filas vacías, estandarizar comillas y encabezados, normalizar saltos de línea y rellenar valores faltantes.

¿Es posible obtener un resumen del proceso de limpieza?

Sí, al activar la casilla de estadísticas se antepone un resumen con las modificaciones realizadas a los datos.

¿La herramienta altera los tipos de datos de los valores?

Solo si activas la opción de detección de tipos de datos, que convierte números y booleanos a sus valores respectivos.

inputFormat: ssv, outputFormat: csv, normalizationOptions: [standardizeQuotes, standardizeHeaders, removeDuplicateHeaders]

Normalizador de Datos

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Datos clave

Resumen

Cuándo usarlo

Cómo funciona

Casos de uso

Ejemplos

1. Conversión y limpieza de CSV a JSON

2. Estandarización de catálogo delimitado por punto y coma

Preguntas frecuentes

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